笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 6. 条件随机场与序列标注 本章介绍一种新的序列标注模型条件随机场.这种模型与感知机同属结构化学习大家族,但性能比感知机还要强大.为了厘清该模型的来龙去脉,我们先对机器学习模型做番柿理.然后结合代码介绍条件随机场理论,探究它与结构化感知机的异同. 6.1 机器学习的模型谱系 机器学习的模型谱系图如下图所示: 根据建模的究竟是联合概率分布 P(x,y) 还是条件概率分布 P(y|x

笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 7. 词性标注 7.1 词性标注概述 什么是词性 在语言学上,词性(Par-Of-Speech, Pos )指的是单词的语法分类,也称为词类.同一个类别的词语具有相似的语法性质,所有词性的集合称为词性标注集.不同的语料库采用了不同的词性标注集,一般都含有形容词.动词.名词等常见词性.下图就是HanLP输出的一个含有词性的结构化句子. 我/r 的/u 希望/n 是/v 希望/v 张

0. 引言 0x1:为什么会有条件随机场?它解决了什么问题? 在开始学习CRF条件随机场之前,我们需要先了解一下这个算法的来龙去脉,它是在什么情况下被提出的,是从哪个算法演进而来的,它又解决了哪些问题,它有哪些优缺点. 实际上我们可以不太严谨地这么说,HMM -> HEMM -> CRF,它们之间是逐渐演进的结果. 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM).最大熵马尔可夫模型(Maximum Entropy Markov Model,MEMM).以及条件随机场(Cond

基于结构化平均感知机的分词器Java实现 作者:hankcs 最近高产似母猪,写了个基于AP的中文分词器,在Bakeoff-05的MSR语料上F值有96.11%.最重要的是,只训练了5个迭代:包含语料加载等IO操作在内,整个训练一共才花费23秒.应用裁剪算法去掉模型中80%的特征后,F值才下降不到0.1个百分点,体积控制在11兆.如果训练一百个迭代,F值可达到96.31%,训练时间两分多钟. 数据在一台普通的IBM兼容机上得到: 本模块已集成到HanLP 1.6以上版本开源,文档位于项目wiki

一.概述 在上一篇里讲到了shell脚本,shell按照命令在脚本中出现的顺序依次进行处理,对于顺序操作已经足够了,但许多程序要求对shell脚本中的命令加入一些逻辑流程控制,这样的命令通常叫做 结构化命令. 1.1 使用if - then语句 --最基本的结构化就是if -then语句,格式如下: if command then commands fi 在其他编程语言中,if是一个等式,值结果为ture或false,但在bash shell的if语句并不是这样.在bash shell的if语句

http://blog.sina.com.cn/s/blog_605f5b4f010109z3.html 首先,CRF,HMM(隐马模型),MEMM(最大熵隐马模型)都常用来做序列标注的建模,像词性标注,True casing.但隐马模型一个最大的缺点就是由于其输出独立性假设,导致其不能考虑上下文的特征,限制了特征的选择,而最大熵隐马模型则解决了这一问题,可以任意的选择特征,但由于其在每一节点都要进行归一化,所以只能找到局部的最优值,同时也带来了标记偏见的问题(label bias),即凡是训练

对于条件随机场的学习,我觉得应该结合HMM模型一起进行对比学习.首先浏览HMM模型:https://www.cnblogs.com/pinking/p/8531405.html 一.定义 条件随机场(crf):是给定一组输入随机变量条件下,另一组输出随机变量的条件概率的分布模型,其特点是假设输出随机变量构成马尔科夫随机场.本文所指线性链条件随机场. 隐马尔科夫模型(HMM):描述由隐藏的马尔科夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型. 当然,作为初学者,从概念上直观感受不到两者的区别与联系,甚至

条件随机场知识扩展延伸 作者:白宁超 2016年8月3日19:47:55 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语言角度的

转载自:http://www.68idc.cn/help/jiabenmake/qita/20160530618218.html 参考书本: <2012.李航.统计学习方法.pdf> 书上首先介绍概率无向图模型,然后叙述条件随机场的定义和各种表示方法,那这里也按照这个顺序来. 概率无向图模型(马尔可夫随机场) 其实这个又叫做马尔可夫随机场(MRF),而这里需要讲解的条件随机场就和其有脱不开的关系. 模型定义 首先是无向图.那什么是无向图呢? 其实无向图就是指没有方向的图....我没有开玩笑,无

摘要 就像人们常说的那样,Win32 结构化异常处理(SEH)是一个操作系统提供的服务.你能找到的所有关于 SEH 的文档讲的都是针对某个特定编译器的.建立在操作系统层之上的封装库.我将从 SEH 的最基本概念讲起. Matt Pietrek 著董岩 译Victor 转载自 Xfocus 并整理 在所有 Win32 操作系统提供的机制中,使用最广泛的未公开的机制恐怕就要数结构化异常处理(structured exception handling,SEH)了.一提到结构化异常处理,可能就会令人想起

摘要 就像人们常说的那样,Win32 结构化异常处理(SEH)是一个操作系统提供的服务.你能找到的所有关于 SEH 的文档讲的都是针对某个特定编译器的.建立在操作系统层之上的封装库.我将从 SEH 的最基本概念讲起. Matt Pietrek 著董岩 译Victor 转载自 Xfocus 并整理 在所有 Win32 操作系统提供的机制中,使用最广泛的未公开的机制恐怕就要数结构化异常处理(structured exception handling,SEH)了.一提到结构化异常处理,可能就会令人想起

本文简单整理了以下内容: (一)马尔可夫随机场(Markov random field,无向图模型)简单回顾 (二)条件随机场(Conditional random field,CRF) 这篇写的非常浅,基于 [1] 和 [5] 梳理.感觉 [1] 的讲解很适合完全不知道什么是CRF的人来入门.如果有需要深入理解CRF的需求的话,还是应该仔细读一下几个英文的tutorial,比如 [4] . (一)马尔可夫随机场简单回顾 概率图模型(Probabilistic graphical model,P

一.进行误差分析 很多时候我们发现训练出来的模型有误差后,就会一股脑的想着法子去减少误差.想法固然好,但是有点headlong~ 这节视频中吴大大介绍了一个比较科学的方法,具体的看下面的例子 还是以猫分类器为例,假设我们的模型表现的还不错,但是依旧存在误差,预测后错误标记的数据中有一部分狗图片被错误的标记成了猫.这个时候按照一般的思路可能是想通过训练出狗分类器模型来提高猫分类器,或者其他的办法,反正就是要让分类器更好地区分狗和猫. 但是现在的问题是,假如错误分类的100个样本中,只有5个狗样本被

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52529287 贝叶斯网与马尔可夫网 [PGM:无向图模型:马尔可夫网]中例3.8和例4.8显示,贝叶斯网和马尔可夫网这两种表示独立性的语言没有可比性:每种表示都能表示另一种不能表示的独立性约束. 这里更深入讨论两种表示间的联系. 从贝叶斯网到到马尔可夫网 d-分离的可靠性... 从马尔可夫网到贝叶斯网 无论从概念还是计算,这个方向的转换要困难的多.事实上,作为某个马尔可夫网的最小I-map的贝叶斯网

条件随机场Conditional Random Field-CRF入门级理解   有向图与无向图模型 CRF模型是一个无向概率图模型,更宽泛地说,它是一个概率图模型.现实世界的一些问题可以用概率图模型表示.这里可以用一个简单的例子说明:建立一个简单的图模型来分析一部电影是否会获得高票房.这个例子主要用于介绍概率图模型,其中的观点内容纯属编造.经过“认真”分析,发现一部电影的票房和以下因素有很大的关系: 剧本是否精彩,内容是否充实: 演员阵容是否强大,是否有可以吸引票房的明星: 演员表演是否精彩到

http://www.cppblog.com/weiym/archive/2015/02/27/209884.html 尽管以前写过一篇SEH相关的文章<关于SEH的简单总结>, 但那真的只是皮毛,一直对Windows异常处理的原理似懂非懂, 看了下面的文章 ,一切都豁然开朗. 1997年文章,Windows技术的根一直没变: http://www.microsoft.com/msj/0197/exception/exception.aspx Matt Pietrek 著  董岩 译 在Win

在.NET生态圈中,最早被广泛使用的日志库可能是派生自Java世界里的Apache log4net.而其后来者,莫过于NLog.Nlog与log4net相比,有一项较显著的优势,它支持结构化日志. 结构化日志,也被称为语义化日志.其作用有二,利于查询与方便分析. 当系统上线被广泛使用或者时间久远之后,日志的大量出现不可避免.且日志本身作为一种数据,也有其重要的价值.因此,如何有效地对其进行查询以及最大价值化地分析处理便成了一个重要的问题. 非结构化日志 对于日志的处理,需要权衡对开发者的友好性与

http://langiner.blog.51cto.com/1989264/379166 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://langiner.blog.51cto.com/1989264/379166 条件随机场 (CRF) 分词序列谈之一Langiner 判别式机器学习技术来解决分词问题,其中判别式机器学习技术主要代表有条件随机场,最大熵/隐马尔科夫最大熵.感知机,支撑向量机等,有关它们的相同点与不同点以后有

SQL是Structured Query Language(结构化查询语言)的缩写. SQL是专为数据库而建立的操作命令集,是一种功能齐全的数据库语言. 在使用它时,只需要发出“做什么”的命令,“怎么做”是不用使用者考虑的. SQL功能强大.简单易学.使用方便,已经成为了数据库操作的基础,并且现在几乎所有的数据库均支持SQL. SQL数据库的数据体系结构基本上是三级结构,但使用术语与传统关系模型术语不同. 在SQL中,存储模式(内模式)称为“存储文件”(stored file): 关系模式(模式

根据<统计学习方法>一书中的描述,条件随机场(conditional random field, CRF)是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型,其特点是假设输出随机变量构成马尔科夫随机场. 条件随机场是一种判别式模型. 一.理解条件随机场 1.1 HMM简单介绍 HMM即隐马尔可夫模型,它是处理序列问题的统计学模型,描述的过程为:由隐马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列,然后各个状态分别生成一个观测,从而产生观测随机序列. 在这个过程中,不可观测的序列称为状态序